高光谱遥感监测农作物重金属污染已成为遥感研究的重要内容之一。 受污染的作物叶片中重金属含量映射到光谱上的信息量差异较微弱, 如何灵敏地挖掘其所包含的价值信息具备一定挑战性。 以农作物叶片光谱为研究对象, 通过多个光谱特征波段组合的方式, 提出了一种铜污染植被指数(CPVI)的污染程度探测模型, 来表征重金属Cu对农作物的污染程度。 首先设置盆栽实验, 将不同浓度梯度的CuSO4·5H2O粉末添加到土壤中, 模拟Cu污染土壤环境, 胁迫玉米生长。 采集玉米穗期的老、 中、 新叶片光谱, 测定叶片中Cu2+含量及相对叶绿素浓度。 而后利用随机选取的58组玉米叶片光谱作为实验数据, 在380～900 nm波长范围内选取波长λ1和λ2的两组叶片光谱反射率并计算相应的CPVI［λ1, λ2］模型指数及其与对应叶片中Cu2+含量的皮尔逊相关系数, 得到相关性特征绝对值矩阵。 其次, 根据得到的相关性特征绝对值矩阵, 提取皮尔逊相关系数较高的光谱特征波段690和465 nm, 并结合波段850 nm建立针对玉米叶片的铜污染植被指数(CPVIm)。 之后, 利用另外26组数据对CPVIm指数进行检验, 同时将该指数与归一化植被指数(NDVI)、 陆地叶绿素指数(MTCI)等常规植被指数进行比较以验证CPVIm的有效性与优越性。 结果表明, NDVI, MTCI, REP和DVI与叶片中Cu2+含量相关系数最高仅为0.68, 残差平方和RSS最低为70.99, 而CPVIm与叶片中Cu2+含量显著负相关, 相关系数达-0.80, 残差平方和为48.52, 均优于NDVI和MTCI等常规植被指数, 证明CPVIm对重金属胁迫更敏感。 同时利用两期不同年份不同品种的玉米光谱数据进行CPVIm指数的鲁棒性验证, CPVIm与叶片Cu2+含量的相关系数r分别为-0.90和-0.96, 均显著相关, 说明该指数对于不同品种的玉米污染程度探测仍具有良好的适用性。 另外, 利用玉米叶片中Cu2+含量、 CPVIm和叶片中叶绿素相对浓度构建三维分析模型, 从空间角度直观地反映了三者之间具有一定的相关关系。 通过光谱特征波段组合方式构建的CPVI探测模型可作为评价农作物重金属污染程度的参考方法, 基于该方法构建的CPVIm指数可有效甄别玉米受重金属Cu2+污染的程度。